جدید جینیات نے ایک طاقتور طریقہ تیار کیا ہے جسے جینومک سلیکشن کہا جاتا ہے جو پودوں اور جانوروں کے جینوم میں موجود ڈیٹا کو افزائش نسل کو بہتر بنانے کے لیے استعمال کرتا ہے۔
جینومک انتخاب تمام افراد میں ڈی این اے کی ترتیب کے فرق کی جانچ کرکے مطلوبہ خصوصیات، جیسے بیماری کے خلاف مزاحمت، پیداوار، یا معیار کے لیے فرد کی جینیاتی صلاحیت کی پیشین گوئی کے قابل بناتا ہے۔
یہ جینیاتی ڈیٹا بہتر طور پر باخبر فیصلے کرنے، انتخاب کے عمل کو تیز کرنے، اور افزائش کے ایسے پروگرام بنانے میں مدد کرتا ہے جو زیادہ موثر اور نتیجہ خیز ہوں۔
جینیات کے اس دلچسپ علاقے میں، مشین لرننگ عجائبات پیدا کر رہا ہے اور میدان کو بڑھا رہا ہے۔ آئیے جینومک سلیکشن میں مشین لرننگ کے بارے میں غور کریں اور سیکھیں۔
جینومک سلیکشن کیا ہے؟
جینومک سلیکشن ایک تکنیک ہے جو جانوروں اور پودوں کی افزائش میں استعمال ہوتی ہے تاکہ کسی فرد کے جینیاتی میک اپ کی بنیاد پر اس کی کارکردگی کا اندازہ لگایا جا سکے۔
اس میں مطلوبہ خصوصیات سے جڑے مخصوص مارکر کو تلاش کرنے کے لیے لوگوں کے ڈی این اے کو دیکھنا شامل ہے۔
محققین پورے جینوم میں ان مارکروں کا تجزیہ کرکے بیماری کے خلاف مزاحمت، پیداوار، یا معیار جیسی خصوصیات کے لیے کسی شخص کی جینیاتی صلاحیت کا تعین کر سکتے ہیں۔
نسل دینے والے وقت کی ضرورت اور مہنگے فینوٹائپک تشخیص کی ضرورت کے بغیر جینومک انتخاب کی بدولت زیادہ درست طریقے سے اولاد کی کارکردگی کی پیش گوئی کر سکتے ہیں۔
افزائش نسل کے پروگراموں کے لیے بہترین جینیاتی صلاحیت کے حامل افراد کا انتخاب کرنے کے لیے نسل دینے والوں کو اہل بنا کر، یہ طریقہ پودوں اور جانوروں کی آبادی میں مطلوبہ خصلتوں کو زیادہ موثر اور توجہ مرکوز کرنے کے قابل بنا کر افزائش کے عمل کو تیز کرنے میں مدد کرتا ہے۔
جینومک انتخاب کے ذریعے پودوں کی افزائش
جینومک انتخاب کی بدولت پودوں کی افزائش میں ایک انقلاب آیا ہے، جس نے اس عمل کو تیز کیا ہے اور فصل کی پیداوار میں اضافہ کیا ہے۔
لیکن موسمیاتی تبدیلی کی وجہ سے آنے والے مسائل کو حل کرنے کے لیے مزید ترقی کی ضرورت ہے۔
اس کو حل کرنے کے لیے، محققین جینومک سلیکشن میں پینگینومز اور جدید مشین لرننگ کے طریقوں کو استعمال کر رہے ہیں۔
ایک نوع کا مکمل جینومک مواد، جسے پینگینوم بھی کہا جاتا ہے، جینیاتی تغیرات کی مکمل تفہیم کی اجازت دیتا ہے۔
ہم فصلوں کی افزائش کی مثالوں کو دیکھ کر، مشین لرننگ کی رکاوٹوں کو سمجھ کر، اور ان تکنیکوں کے وعدے کو اجاگر کر کے فصل کی بہتری کا راستہ کھول سکتے ہیں اور زراعت پر موسمیاتی تبدیلیوں کے مضر اثرات کو کم کر سکتے ہیں۔
پودوں کے پینگینومس: جینومک تنوع کو ظاہر کرنا
روایتی طور پر، واحد حوالہ جینوم اسمبلیاں جینومک انتخاب کا بنیادی مرکز رہی ہیں، لیکن پینگینومز اب زیادہ مقبول ہو رہے ہیں۔ انفرادی جینوم اسمبلیوں کے بجائے پودوں کے پینگینومز کسی نوع یا خاندان کے جینیاتی مواد کی عکاسی کرتے ہیں۔
اہم جین کی مختلف حالتیں، بشمول وہ جو ریفرنس اسمبلی میں شامل نہیں ہیں، ان کے ذریعے ظاہر کی گئی ہیں۔ متعدد فصلوں کے لیے، پینگینومز بنائے گئے ہیں، جو پودوں کے پالنے اور افزائش نسل کی تاریخ کو روشن کرتے ہیں۔
جینیاتی انتخاب کے ساتھ ان کا مجموعہ ابھی تک صرف جزوی طور پر موثر ہے۔
نسل دینے والے جینیاتی مارکروں کی وسیع اقسام کا استعمال کر سکتے ہیں، پیشین گوئی کی درستگی کو بہتر بنا سکتے ہیں اور تمام ممکنہ رابطوں کو حاصل کر سکتے ہیں، پینگینومز کو جینومک انتخاب میں جوڑ کر۔
جینومک سلیکشن مشین لرننگ کی بنیاد پر
روایتی جینومک انتخاب کے طریقوں میں غیر اضافی اثرات جیسے ایپیسٹاسس، جینومک امپرنٹنگ، اور جین ٹائپ کے تعاملات کو حل کرنے میں دشواری ہوتی ہے۔ ان اثرات کی تقلید کرتے ہوئے، مشین سیکھنے کے طریقے قابل عمل جوابات فراہم کرتے ہیں۔
حالیہ مطالعات میں جینومک انتخاب میں مشین لرننگ کے طریقے استعمال کیے گئے ہیں، جس کے نتائج ڈیٹاسیٹس اور فصلوں کے درمیان ہوتے ہیں۔
مشین لرننگ الگورتھم پیچیدہ ڈیٹا کی نمائندگی کو سنبھالنے کے قابل ہیں، جیسے مخلوط فینوٹائپس اور فینوٹائپس یا جین ٹائپس کے درمیان تعامل۔
مثال کے طور پر، مشین لرننگ الگورتھم پولی پلائیڈ فصلوں جیسے اسٹرابیری اور بلو بیری میں پیداوار اور پھلوں کے معیار کی خصوصیات کی پیش گوئی کرنے کے لیے استعمال کیے گئے ہیں۔
اگرچہ ان سسٹمز میں بہت زیادہ صلاحیت موجود ہے، ان کی تشریح کو سمجھنا اور ہائپر پیرامیٹر کو ایڈجسٹ کرنا موثر اطلاق کے لیے اہم ہے۔
مشین لرننگ کے مختلف طریقے
جینومک پیشن گوئی کے مطالعہ میں، مشین سیکھنے کی تکنیک کا استعمال بڑھ رہا ہے. ان تکنیکوں کو زیر نگرانی اور غیر زیر نگرانی سیکھنے کے طریقوں میں الگ کیا جا سکتا ہے۔
زیر نگرانی سیکھنے کے طریقے خاص طور پر کارآمد ہیں کیونکہ وہ نمونوں کو دریافت کر سکتے ہیں۔ لیبل شدہ ڈیٹا اور نتائج کی توقع کریں۔
اگرچہ مختلف مطالعات نے مشین سیکھنے کے مخصوص طریقوں کی پیشن گوئی کی تاثیر کا جائزہ لیا ہے، لیکن مختلف طریقوں کے موازنہ کرنے والی تحقیق کا فقدان ہے۔
یہ سمجھنا ضروری ہے کہ کون سے طریقوں کے گروپس بہتر کارکردگی کا مظاہرہ کرتے ہیں اور روایتی طریقوں کے مقابلے میں ان کے فوائد اور نقصانات کو تولنا ضروری ہے۔
امید افزا جینومک پیشن گوئی کے طریقے
لکیری مخلوط ماڈلز
جینومک پیشین گوئی میں، روایتی لکیری مخلوط ماڈل قابل اعتماد اور مفید ثابت ہوئے ہیں۔ آبادی میں جینیاتی تغیرات کو مدنظر رکھتے ہوئے، یہ ماڈلز فکسڈ اور بے ترتیب اثرات دونوں کو مربوط کرتے ہیں۔
یہ الگورتھم انفرادی تعلق کو مدنظر رکھ کر جینومک افزائش کی قدروں کی درست پیش گوئی کر سکتے ہیں۔
ان کی مسابقتی پیشن گوئی کی کارکردگی، کمپیوٹیشنل کارکردگی، اور سادگی کی وجہ سے، لکیری مخلوط ماڈلز کو پودوں اور جانوروں کی افزائش میں بڑے پیمانے پر استعمال کیا جاتا ہے۔ انہیں دوسرے طریقوں کے مقابلے میں کم ٹیوننگ پیرامیٹرز کی ضرورت ہوتی ہے، جو انہیں جینومک انتخاب کے لیے موزوں بناتے ہیں۔
باقاعدہ رجعت
جینوم کی پیشن گوئی کے لیے، LASSO (Least Absolute Shrinkage and Selection Operator) اور رج ریگریشن جیسے ریگریشن کے باقاعدہ طریقے موثر ٹولز ہیں۔
یہ تکنیکیں روایتی ریگریشن ماڈل میں جرمانے کی مدت شامل کرکے متغیر انتخاب اور ریگولرائزیشن کو قابل بناتی ہیں۔
یہ طریقے اعلیٰ جہتی ڈیٹا کو مؤثر طریقے سے ہینڈل کرتے ہیں اور کم اہم مارکروں کو صفر کی طرف کم کرکے پیشین گوئی کی درستگی کو بڑھاتے ہیں۔
ریگولرائزڈ ریگریشن تکنیک پودوں اور جانوروں کی افزائش دونوں مطالعات میں جینومک انتخاب کے لیے پرکشش انتخاب ہیں کیونکہ وہ سادگی اور تاثیر کے درمیان سمجھوتہ کرتے ہیں۔
بے ترتیب جنگلات
ایک جوڑا سیکھنے کی تکنیک جسے بے ترتیب جنگل کہا جاتا ہے فیصلہ درختوں کا استعمال کرتے ہوئے پیشین گوئیاں کرتا ہے۔ بے ترتیب جنگلات کو جینومک پیشین گوئی کے تناظر میں اعلی جہتی جینومک ڈیٹا کا اندازہ لگانے کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے۔
اس طریقہ کار کے ساتھ، فیصلہ سازی کے درختوں کی ایک بڑی تعداد بنائی جاتی ہے، ہر ایک کو مارکر کے بے ترتیب ذیلی سیٹ پر تربیت دی جاتی ہے، اور ان کی پیشین گوئیوں کو یکجا کر کے ایک پیشن گوئی کی جاتی ہے۔
بے ترتیب جنگلات جینومک انتخاب کے لیے ایک مفید ٹول ہیں کیونکہ وہ خصوصیات اور مارکر کے درمیان پیچیدہ تعاملات اور غیر خطوطی ارتباط کی شناخت کر سکتے ہیں۔
بے ترتیب جنگلات باہر جانے والوں کے لیے بھی لچکدار ہوتے ہیں اور گمشدہ ڈیٹا کو ایڈجسٹ کر سکتے ہیں، جس سے جینومک پیشین گوئی کے لیے ان کی قدر میں اضافہ ہوتا ہے۔
اے این این (مصنوعی اعصابی نیٹ ورک)
مصنوعی نیند نیٹ ورک، جسے بعض اوقات ANNs یا اعصابی نیٹ ورک بھی کہا جاتا ہے، وہ کمپیوٹیشنل ماڈل ہیں جو انسانی دماغ کے عصبی فن تعمیر سے متاثر ہوتے ہیں۔
ڈیٹا میں پیچیدہ نمونوں اور تعلقات کو پہچاننے کی ان کی صلاحیت کی وجہ سے، ANNs جینیاتی پیشین گوئی میں زیادہ سے زیادہ عام ہو گئے ہیں۔
اے این این اپنے ملٹی لیئر فن تعمیر اور باہم منسلک نوڈس (نیورونز) کی وجہ سے مارکر اور صفات کے درمیان غیر خطی تعاملات کو ریکارڈ کرسکتے ہیں۔ ان نیٹ ورکس کو وسیع ڈیٹا سیٹس اور سخت ہائپر پیرامیٹر ایڈجسٹمنٹ کا استعمال کرتے ہوئے مکمل تربیت کی ضرورت ہے۔
پیچیدہ جینیاتی روابط کو ظاہر کرنے اور جینومک ڈیٹا میں چھپے ہوئے نمونوں کی نشاندہی کرنے سے، ANNs جینومک پیشین گوئی کی درستگی کو بڑھانے کی صلاحیت رکھتے ہیں۔
ہدف کی خصوصیات اور ڈیٹا کی اہمیت
مطالعات سے پتہ چلتا ہے کہ جن مخصوص ڈیٹا اور ہدف کی خصوصیات کا جائزہ لیا جا رہا ہے ان کا اثر پیشین گوئی کی کارکردگی اور مشین لرننگ کے طریقہ کار کے کمپیوٹیشنل اخراجات پر پڑتا ہے۔
جیسا کہ مشاہدہ کیا جا سکتا ہے، روایتی ریگولرائزڈ اپروچز میں پیچیدگی شامل کرنے کے نتیجے میں پیشین گوئی کی درستگی میں اضافہ کیے بغیر کمپیوٹنگ کے بڑے اخراجات ہو سکتے ہیں۔
کمپیوٹیشنل ایفیشنسی انویسٹمنٹس
پیشن گوئی کی کارکردگی اور کمپیوٹیشنل بوجھ کے لیے ہدف ڈیٹاسیٹس اور صفات پر انحصار کے پیش نظر، مشین لرننگ الگورتھم اور کمپیوٹنگ وسائل کی کمپیوٹیشنل کارکردگی کو بہتر بنانے میں سرمایہ کاری کرنا بہت ضروری ہے۔
اس سے جینومک انتخاب کی درستگی اور کارکردگی کو بہتر بنانے میں مدد ملے گی۔
نتیجہ - مستقبل کیا رکھتا ہے؟
ایسا لگتا ہے کہ جینومک سلیکشن میں مشین لرننگ کا مستقبل روشن ہے۔ مشین لرننگ کی تکنیکوں میں جینیاتی پیشین گوئی کو مکمل طور پر تبدیل کرنے کی صلاحیت ہوتی ہے کیونکہ ٹیکنالوجی ترقی کرتی ہے اور کمپیوٹر کے وسائل زیادہ وسیع پیمانے پر دستیاب ہوتے ہیں۔
یہ طریقے اعلیٰ جہتی جینومک ڈیٹا کو سنبھالنے، پیچیدہ نمونوں کی دریافت اور پیشین گوئی کی درستگی میں اضافے کی اجازت دیتے ہیں۔
مطلوبہ خصوصیات کے حامل افراد کے تیز تر اور زیادہ درست انتخاب کی سہولت فراہم کرتے ہوئے، جینومک سلیکشن کے ساتھ مشین لرننگ الگورتھم کا امتزاج افزائش نسل کے پروگراموں کو بہتر بنانے کا امکان رکھتا ہے۔
ان تکنیکوں کو بہتر بنانے، کمپیوٹیشنل مسائل سے نمٹنے، اور پودوں اور جانوروں کی مختلف انواع پر ان کے اطلاق کی تحقیقات کے لیے، مزید مطالعہ کی ضرورت ہے۔
ہم توقع کرتے ہیں کہ مشین لرننگ جینومک سلیکشن میں تیزی سے اہم ہوتی جائے گی کیونکہ ٹیکنالوجی ترقی کرتی ہے، جینیاتی ترقی کی رفتار کو تیز کرتی ہے اور زرعی شعبے کی مدد کرتی ہے۔
جواب دیجئے